Volg, T.M., Seidelin, C., Ganesh, B., Bright, J. (2019). Algorithmic Bureaucracy: Managing Competence, Complexity, and Problem Solving in the Age of Artificial Intelligence. SSRN Electronic Journal.
Ces dernières années, les administrations ont connu de nombreux changements en lien avec la transformation numérique de leurs services. En introduisant le concept de bureaucratie algorithmique, les chercheurs détaillent les concepts de gouvernance à l’ère numérique, qui tend à remplacer la nouvelle gestion publique, et questionnent également certains aspects de la bureaucratie classique telle que définie par Max Weber. Cette publication présente une étude à méthode mixte, qui se concentre sur la manière dont la croissance de la science des données modifie les méthodes de travail des administrations locales au Royaume-Uni. Si la bureaucratie algorithmique n'en est qu'à ses débuts dans les administrations locales, les chercheurs notent qu’il y a place au développement d’un cadre éthique pour l’exploitation de la technologie et la résolution des problèmes sociaux.
Définition
La notion centrale de l’article est la bureaucratie algorithmique. Cette dernière examine les impacts de l'intelligence artificielle (IA) sur la transformation et le fonctionnement de l'administration publique.
- L’article présente cinq défis liés aux changements numériques au sein des municipalités.
- Le premier défi est la nécessité fondamentale de « défendre la cause » auprès de la direction générale afin de l'amener à accepter et à consacrer des ressources à des projets de science des données.
- Le deuxième défi concerne les règles de procédure et le traitement de l'information. À cet égard, l'analyse prédictive permet de surmonter les limites auxquelles les individus ou les équipes peuvent être confrontés.
- Le troisième défi est la gestion des marchés publics. Malgré des ressources et des capacités limitées, les autorités locales surmontent ces obstacles en achetant des solutions standard ou en apprenant à acquérir et à utiliser des logiciels libres.
- Le quatrième défi identifié par les auteurs est le dépassement des mesures de performance à court terme qui ne dépendent pas d'analyses complexes. Cependant, l’étude décrit des exemples d'autorités locales qui ont surmonté cet obstacle en prenant le temps de montrer à la direction la valeur des compétences analytiques.
- Le cinquième défi est la fragmentation et le partage des données. La capacité à partager des données est un élément fondamental du traitement de certaines informations avec l'IA. C'est aussi l'un des défis les plus difficiles à relever pour les autorités locales.
- La publication présente également des exemples d'IA qui sont actuellement utilisés au sein des collectivités locales au Royaume-Uni.
- L'un des moyens par lesquels l'IA est appliquée dans les administrations locales est l'analyse prédictive et les technologies d'aide à la décision. La manifestation la plus prédominante de ces systèmes est l'utilisation de techniques d'apprentissage automatique (machine learning) pour produire des prévisions ou des scores de risque pour des zones géographiques ou des cas individuels.
- De nombreux conseils municipaux investissent dans des logiciels ETC (extraction, transformation et chargement) pour automatiser certaines opérations complexes de connexion de données.
- Une autre caractéristique de la gouvernance à l’ère numérique est l'approche holistique fondée sur les besoins. Cette approche implique la réorganisation des services publics autour des besoins des clients afin de fournir un service intégré. Une approche globale est favorisée par la numérisation, dans la mesure où, par exemple, les réseaux de soins peuvent être coordonnés en temps réel et les informations peuvent être mises à la disposition de toutes les parties prenantes concernées.
- L'adoption des technologies numériques par les autorités locales questionnement les valeurs véhiculées par les paradigmes d'administration publique précédents (le paradigme wébérien mise sur la hiérarchie, les procédures et l'éthique, tandis que la nouvelle gestion publique mise la désagrégation, la concurrence et les incitations).
- La nouvelle gestion publique, tout en essayant de mettre davantage l'accent sur les résultats par la mesure de la performance, a contribué à fragmenter les systèmes de services. Les obstacles au partage des données dus à la fragmentation limitent les tentatives de mise en œuvre de systèmes algorithmiques.
- Si les algorithmes peuvent influencer directement le niveau de compétence autonome des citoyens, ils peuvent aussi aider les citoyens et les administrateurs à comprendre la complexité croissante de l'administration publique contemporaine.
- Cette étude qui repose sur un devis de méthode mixte s'appuie sur une enquête et des entretiens semi-structurés avec des individus travaillant dans le domaine de la science des données des autorités locales au Royaume-Uni.
- Les données ont été collectées et analysées en trois étapes. Tout d'abord, une recherche documentaire a été entreprise afin d'identifier les personnes travaillant dans le domaine de la science et de l'analyse des données au sein des administrations locales. Ensuite, les chercheurs ont produit des statistiques descriptives. Enfin, les chercheurs ont examiné les enregistrements des entretiens afin d'identifier les thèmes clés. Ces trois étapes ont été utilisées pour trianguler les thèmes communs et aboutir à une analyse nuancée.
- L'enquête a été complétée au moins partiellement par 118 répondants. Au moins 64 autorités locales différentes ont été représentées. Les entretiens semi-structurés ont été menés avec des individus sélectionnés en fonction de leurs réponses à l'enquête ou de leur profil en ligne. Parmi les personnes contactées, 34 ont été interrogées par téléphone ou via Skype.
- Les chercheurs n'ont pas pu contrôler l’identité des répondants. Par conséquent, les résultats de l'enquête et des entretiens doivent être considérés comme indicatifs.
Cette étude a été financée par Google.